# pytorch练习一,基本张量
import torch
x1=torch.empty(5,3) # 创建一个5乘3的空矩阵
#print('x1',x1)
'''
结果：
tensor([[1.0561e-38, 1.0653e-38, 4.1327e-39],
        [8.9082e-39, 9.8265e-39, 9.4592e-39],
        [1.0561e-38, 1.0653e-38, 1.0469e-38],
        [9.5510e-39, 9.1837e-39, 1.0561e-38],
        [1.0469e-38, 9.0000e-39, 1.0653e-38]])
结果是一个张量
'''
x2=torch.rand(5,3)  # 构造一个5乘3的随机矩阵
#print('x2',x2)
'''
结果展示：
x2 tensor([[0.3102, 0.8016, 0.7962],
        [0.6573, 0.5140, 0.7393],
        [0.4472, 0.7047, 0.6429],
        [0.7992, 0.5364, 0.2870],
        [0.1248, 0.2982, 0.6818]])
'''
x3=torch.zeros(5,3,dtype=torch.long)  # 零矩阵，且类型是long
#print('x3',x3)
'''
结果展示：
x3 tensor([[0, 0, 0],
        [0, 0, 0],
        [0, 0, 0],
        [0, 0, 0],
        [0, 0, 0]])
'''
x4=torch.tensor([5.5,3])  # 直接使用张量
#print('x4',x4)   # x4 tensor([5.5000, 3.0000])

x5=x4.new_ones(5,3,dtype=torch.double)     # 复制一个tensor
#print('x5',x5)
x6=torch.rand_like(x5,dtype=torch.float)
#print('x6',x6)
'''
结果展示：
x5 tensor([[1., 1., 1.],
        [1., 1., 1.],
        [1., 1., 1.],
        [1., 1., 1.],
        [1., 1., 1.]], dtype=torch.float64)
x6 tensor([[0.3638, 0.1794, 0.6856],
        [0.5362, 0.1268, 0.1283],
        [0.3799, 0.4000, 0.3152],
        [0.1680, 0.4829, 0.5293],
        [0.3950, 0.1339, 0.5100]])
'''

print('获取信息维度：',x6.size())  # 获取信息维度： torch.Size([5, 3])  torch.Size  是一个元组，所以它支持左右的元组操作。

